Detecção automática de nuvens em imagens de satélite

Resumo

Este trabalho apresenta uma abordagem para a detecção automática de nuvens em imagens de satélite. A detecção automática de nuvens é crucial para aplicações como monitoramento ambiental, agricultura de precisão e previsão do tempo, pois nuvens podem distorcer os dados de satélite e levar a interpretações errôneas. Portanto, um sistema de detecção eficiente é vital para garantir a precisão dos dados derivados dessas imagens. Entre os principais índices espectrais utilizados na detecção, serão
adotados o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), utilizado para monitorar a vegetação, ajudando a distinguir áreas vegetadas de não vegetadas; o WI (Whiteness Index), utilizado para conseguir identificar pixels na imagem que não são brancos, podendo assim isolar aqueles que não pertencem às nuvens; O HOT (Haze Optimized Transformation), utilizado para realçar o vapor de água. A criação de uma máscara de nuvem envolve a aplicação de técnicas de processamento de imagem e análise de padrões espectrais, integrando informações dos índices espectrais (NDVI, WI e HOT) para melhorar a precisão da detecção. O algoritmo teve sua implementação e teste em um conjunto de dados de imagens de satélite. Pretende-se demonstrar que, ao integrar múltiplos índices espectrais é possível desenvolver um sistema automatizado que melhore significativamente a exatidão na identificação de nuvens em imagens de satélite.